说到本本，老一辈的diy都嗤之而鼻，过往的老本本，受限于工艺和技术，从CPU到GPU都落后台式机一截，虽然方便但是丧失不少的性能。随着工艺和技术的进步，本本的性能得以提升，进一步拉近了和传统台式机的性能，大大提高了体验。今年新推出的十代酷睿处理器，会带来移动个人电脑领域什么变化，下面我们来探讨一下。十代酷睿处理器基于Comet Lake架构，14nm制程工艺Comet Lake架构首发包括8款产品
此YOLO V4 Tiny改进在保证精度的同时帧率可以达到294FPS！具有比YOLOv4-tiny（270 FPS）和YOLOv3-tiny更快的目标检测速度（277 FPS），并且其平均精度的平均值与YOLOv4-tiny几乎相同；作者单位：东北电力大学, 北华大学1、方法简介为了提高目标检测的实时性，本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的快速目标检测方法。它首先使用ResNet-D网络中
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2022-10-09 11:06:39
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首先在GitHub上把yolop和yolopv2的源代码下下来，这里比较良心的是，yolop的源代码里面就已经有权重文件了，不需要另外下载，所以直接使用即可，yolopv2的权重文件需要自己下。链接如下。 GitHub - hustvl/YOLOP: You Only Look Once for Panopitic Driving Perception.（https://arxiv.or
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2024-08-25 16:55:39
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前言最近一直忙于模型移植板端，用了不少厂家的sdk，发现挺多厂家的sdk都处于起步阶段，缺少一些技术支持，比如不支持五维向量，不支持一些onnx算子，不支持过深的模型结构，我最爱的Yolov5,v6,v7等高精度目标检测模型都无法移植上去，那就只能把眼光放回几年前尝试移植yolov3tiny和yolov4tiny，结果发现这玩意它要么darknet转onnx，要么是非官方实现的pytorch转on
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2024-02-01 10:29:05
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yolo3-tiny是yolo3的简化版本，主要区别为、主干网络采用一个7层conv+max网络提取特征（和darknet19类似），嫁接网络采用的是13*13、26*26的分辨率探测网络，结构如下。yolo3-tiny的优点主要是，网络简单，计算量较小，可以在移动端或设备端运行。缺点为精度也比较低
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2020-11-17 14:54:00
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Red Hat is a leading provider of open source solutions, known for its expertise in Linux and Python programming. One of the key offerings from Red Hat is Tiny Core Linux, a minimal operating system th
原创
2024-03-25 11:17:58
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点击下方“AI算法与图像处理”，一起进步！重磅干货，第一时间送达本文提出了一种新的轻量级卷积方法Cross-
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2022-01-06 16:41:06
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本文提出了一种新的轻量级卷积方法Cross-Stage Lightweight(CSL)模块，从简单的操作中生成冗余特征。在中间展开阶段用深度卷积代替逐点卷积来生成候选特征。所提出的CSL模块可以显著降低计算量。在MS-COCO上进行的实验表明，所提出的CSL-Module可以达到近似卷积的拟合能力。
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2023-01-05 15:43:38
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前言下载的YOLO3源码及其应用程序都是基于命令行的，但很多应用中需要把YOLO3集成到图形界面应用里，YOLO作者已经做了YOLO3的DLL，即yolo_cpp_dll，编译方法见我的上一篇文章“Win10+VS2015安装配置YOLO3（CPU/GPU)”，编译后，如果需要图形界面，调用这个DLL就可以了。 YOLO3源码里附带了yolo_console_dll示例程序，其中涵盖了对视频、图像
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2024-08-07 11:41:48
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一、背景介绍 YOLO算法全称You Only Look Once，是Joseph Redmon等人于15年3月发表的一篇文章。本实验目标为实现YOLO算法，借鉴了一部分材料，最终实现了轻量级的简化版YOLO——tiny YOLO，其优势在于实现简单，目标检测迅速。 [1]文章链接：https://
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2020-11-13 16:21:00
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http://www.gabrielgambetta.com/tiny_raytracer.htmlhttp://gabrielgambetta.com/tiny_raytracer_full.js
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2013-11-23 10:14:00
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AI：OpenCV结合YOLO3目标检测自然世界中的物体，Python实现YOLO (You Only Look Once) 。YOLO的工作原理示意图： 使用yolo做AI目标检测，可使用yolo做好的模型和数据，首先需要到yolo v3的官方github下载cfg，weight，和name分类器。下载连接：https://pjreddie.com/media/files/yolov3
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2023-11-22 17:43:20
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前记：作用说明：学习笔记，主要用于自我记录。（PS：本人菜鸟，文章仅供参考；如有错误，欢迎各位大神批评指正！）最近刚刚接触yolo，由于yolo官网和网上各种资料几乎都是基于C语言的，本人觉得python比较简洁，故用python实现了C可实现的部分功能，包括（1）图片检测及画框、(2）本地视频检测、（3）webcam检测、（4）yolo结合ROS检测摄像头（webcam）视频。该文此下只介绍（1
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2023-12-14 19:19:14
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OpenCV 早在 3.x版本就涵盖 dnn 模块，使用 OpenCV 能更简别的直接运行已训练的深度学习模型，本次采用在目标检测中最强劲的 Yolo v3进行文件准备yolov3.cfg ，coco.names 与 yolov3.weights，yolov3.weights 可从 Yolo 官网进行下载：下载地址 yolov3.cfg 与 coco.names 在 GitHub 上直接搜寻即可，
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2023-11-01 20:28:12
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#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <unistd.h>#include <string.h>#include <sys/wait.h>static const int CMD_LEN = 512;char cmd[CMD_LEN] = "";#define SAFE...
原创
2022-12-01 16:49:20
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样例一输入41 4 3 2输出3样例二输入59 1 0 0 5输出8题解解法一这是本人自己想了２个半小时才想出来的方法，稍稍有点复杂但是很好理解题目的意思就是给定一个数组，求有多少个数字不同的顺序对和逆序对(Sa<Sb,Sc>Sd)那么总方案数应该就是 顺序对数×与之对应合法的逆序对数当然这些是不可以直接算出来的sx[a] 表示ａ与后面的数...
原创
2021-12-27 15:26:15
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Linux Tiny是一款基于红帽企业版Linux（Red Hat Enterprise Linux）的精简版操作系统。它针对嵌入式系统、物联网设备以及其他资源有限的环境进行了优化，具备高度的可定制性和灵活性。本文将介绍Linux Tiny的特点、应用场景以及其在嵌入式系统中的优势。
Linux Tiny的特点之一是其小巧的体积。由于精简了许多不必要的软件包和功能，Linux Tiny的安装包要
原创
2024-01-31 19:42:45
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摘要 有些朋友可能听说过Tiny框架，有些同学可以还没有听说过。 听说过的同学可能对于Tiny能做啥也是不太清楚，今天就发一个Tiny实践出来，与大家分享。 有些朋友可能听说过Tiny框架，有些同学可以还没有听说过。 听说过的同学可能对于Tiny能做啥也是不太清楚，今天就发一个Tiny实
原创
2015-06-09 17:37:00
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yolov3系列模型的调用配置github地址https://github.com/ultralytics/yolov3（这里是框架的官网源码）首先是关于配置问题我的是win10+python3.7+pytorch1.4+torchvision0.5+Anaconda这里要说明一下，torch和torchvision版本不对应会出现此类问题DLL failed所以一定要找到相对应的torch和to
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2024-06-08 21:26:25
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YOLO是什么？YOLO是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置。目标检测综述计算机视觉能解决哪那些问题--- 分类、检测、分割分割--语义分割、实例分割（全景分割）显然，类别是离散数据，位置是连续数据。上面的图片中，分别是计算机视觉的三类任务：分类，目标检测，实例分
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2023-12-20 09:49:44
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